产品图工作室·AI商品图与电商主图

电商平台上架产品时，图片需要符合特定规范，例如亚马逊要求纯白背景主图，而淘宝或社交媒体偏好生活场景图。手动处理这些图片耗时且容易出错，尤其是需要保持产品外观一致性的同时适应不同平台要求。

具体问题

卖家面临的核心问题是如何高效地将真实产品照片转化为专业图片。传统流程依赖 Photoshop 等工具，需要设计师手动抠图、调整背景和光照，这不仅成本高，而且难以批量处理。此外，平台规则频繁变动，手动调整难以快速适配。

如何工作

本技能通过 AI 模型自动化处理产品图片，关键步骤如下：

• 选择处理路线：根据输入照片和用户描述，自动选择最佳路径。例如，当提供产品照片和场景描述时，使用 beatra.images.transform 将产品融入厨房台面或大理石层架等场景；对于纯净背景，则移除原始背景并放置在纯白或渐变背景上。
• 形成产品简报：复用对话中已确认的产品细节，如品类、目标平台、颜色和配件。如果信息缺失，技能会给出默认建议（如平台主图优先纯白背景），并在付费调用前合并确认。
• 准备工具调用：使用随包 MCP 客户端（scripts/mcp_client.py）上传照片，并调用远程工具。例如，调用 beatra.images.transform 时，在提示词中显式标注产品图角色，确保模型以源图为视觉依据。画布比例根据平台要求设置。
• 精修编辑：对于选定草稿，使用 beatra.images.edit 进行局部修复，如阴影调整或反光去除。最多使用两个归一化 edit_regions，指定 image_index=0。
• 确认与执行：付费前，固定所有参数（提示词、参考图、模型等），并分配唯一 client_request_id。参数变化需重新确认。执行后，通过 beatra.tasks.get 轮询任务状态。

适用边界

• 技术限制：所有远程操作必须通过随包 MCP 客户端，不支持 REST/OpenAPI 或宿主 Beatra Connector。工具调用需严格遵循 JSON 结构，例如在提示词中描述场景光照方向时，应列出商品外观特征以确保一致性。
• 使用场景：适用于电商产品图片生成，但产品本身细节（如颜色、标签文字）不能被改写。场景方向需匹配产品品类，例如厨房用品适合厨房台面背景。
• 付费注意：每次逻辑请求对应独立任务，提示词、参考图顺序或模型任一变化都需新确认和新 client_request_id。轮询失败或取消时，应恢复原任务而非创建新付费任务。
• 复查交付：结果交付时，需检查边缘干净度、光照一致性和画布适配性，并提供 artifact 链接与计费信息。最多提供一次未执行的精修建议。